解析精准营养与个性化康养

■李桂麟 王国灿

引言

当健康管理的核心逻辑从“被动治病”转向“主动防病”，传统营养建议的“同质化”短板愈发凸显：同样的膳食纤维补充，有人肠道蠕动改善显著，有人却引发腹胀不适；相同热量的低脂饮食，部分人血脂平稳下降，少数人反而出现代谢紊乱。这些差异的背后，是基因多态性、肠道菌群结构、代谢通路活性等个体生命密码的深层驱动。《“健康中国2030”规划纲要》将“个性化健康服务”列为核心发展方向，精准营养与个性化康养正是这一战略的科学实践载体。它以多组学技术为“精准导航”，打破经验主义的饮食范式，通过对个体生命数据的深度解码，将营养干预从“大众配方”升级为“私人定制”，为慢性病防控、老年健康促进、亚健康调理提供可量化、可追溯的科学方案，最终实现“治未病”的健康管理终极目标。

一、精准营养与个性化康养结合应用面临的挑战

（一）技术挑战

数据整合与分析的复杂性：实现精准营养与个性化康养需要整合多维度的个体数据，如基因、代谢、生活方式、饮食等。然而，当前数据来源分散，不同设备和平台的数据格式不统一，实现有效整合和深度分析存在困难。

精准干预技术的局限性：虽然靶向递送系统等技术展现出潜力，如乳铁蛋白修饰的纳米颗粒穿越血脑屏障、半乳糖修饰载体靶向肝细胞等，但这些技术大多仍处于研发或初步应用阶段，其长期安全性和有效性有待更多临床验证。

AI算法的可靠性与偏差：AI在健康管理中虽能辅助分析数据和提供建议，但其回答可能基于概率预测而非医学验证，存在误诊风险。此外，AI模型训练数据若存在人群代表性不足等问题，可能导致算法偏差，影响个性化方案的准确性和公平性。

（二）数据挑战

数据隐私与安全问题：精准营养和个性化康养依赖大量个人健康数据的收集，如激素水平、睡眠质量、基因信息等。当前，消费级健康设备收集的数据常不受现有医疗数据保护法规覆盖，厂商可能将其用于AI训练或出售给第三方，引发用户隐私泄露担忧。例如，36%的消费者不愿分享医疗和基因等敏感健康信息，数据隐私成为行业发展的一大障碍。

数据质量与标准化不足：人群营养干预研究缺乏统一标准，科学证据可靠性不足。不同研究的数据收集和分析方法各异，难以形成高质量的循证依据，制约了精准营养方案的制定和推广。

（三）政策挑战

监管体系不完善：目前个性化营养在许多地区尚未受到专门法规或指令的直接监管，虽需遵循数据保护、消费者保护等现有法规，但在医疗设备资格认定、健康声明规范等方面仍存在模糊地带。例如，欧盟对个性化营养的监管尚处于过渡阶段，新的《医疗器械条例》将疾病预测纳入医疗目的监管范围，但实际操作中仍需进一步明确。

政策支持与协调不足：虽然“健康中国2030”规划纲要等政策推动精准营养发展，但在具体实施细则、跨部门协同以及科研转化激励等方面仍需加强。部分国家和地区监管政策的不确定性，也给企业创新和市场推广带来风险。

（四）健康公平性挑战

资源分配不均：城乡、区域间经济和公共卫生发展不平衡，导致精准营养与个性化康养服务在可及性上存在差异。经济发达地区能更快接触和应用先进技术与服务，而欠发达地区则面临资源短缺、技术普及困难等问题，可能进一步扩大健康差距。

特殊群体适配性差：针对老年人、特定疾病患者等特殊群体的个性化康养方案开发不足，现有产品和服务在易用性、功能设计等方面未能充分满足其需求，影响了健康公平的实现。

资料图

二、精准营养与个性化康养结合的未来发展趋势

（一）技术创新

多组学与AI深度融合：多组学技术（基因组学、蛋白质组学、代谢组学等）与人工智能的结合将构建更全面的个体健康图谱，推动精准营养从“检验-评价-干预”的1.0模式向“机制靶点明确+功效可验证”的2.0模式升级，实现更精准的健康评估和干预。

智能化监测与干预设备发展：可穿戴设备、智能传感器等将更加小型化、精准化，能够实时监测生理指标（如心率、血糖、睡眠等），结合AI算法提供动态、个性化的健康建议。例如，能预测排卵期的“智能蛋”、通过面部扫描读取血压的“魔镜”等产品已在CES等展会上亮相。

靶向递送与3D打印技术应用：靶向递送系统将活性成分精准输送至靶向器官，如治疗阿尔茨海默病和脂肪肝的纳米颗粒载体。3D食物打印技术可根据个体营养需求定制餐食，实现口感与营养的精准匹配。

（二）应用模式

预测性与主动性健康管理：未来将实现“预测性营养”，系统根据个体实时代谢数据、日程安排与健康目标，主动推荐最佳饮食组合和干预方案，变被动治疗为主动预防。

整合型健康服务生态：以患者为中心，整合医疗、营养、康复、心理等多学科资源，构建“防-筛-诊-治-管-康”一体化的慢性病综合防控体系。例如，价值医疗（VBC）模式下，通过多学科团队协作和持续数据监测，为患者提供个性化、全流程的健康管理服务。

虚拟健康与远程监护普及：虚拟健康平台、AI聊天机器人（如ChatGPT Health）将提供便捷的健康咨询和初步诊断服务，结合远程监护设备，弥补医疗资源缺口，提升服务可及性，尤其在农村和偏远地区效果显著。

（三）政策支持

标准与规范体系建设：随着《精准营养白皮书2.0》《人群营养健康干预研究实施指南（征求意见稿）》等文件的发布，行业将逐步建立统一的技术标准、数据规范和伦理框架，为精准营养与个性化康养的产业化发展提供指导。

多部门协同与政策激励：政府将加强跨部门协作，出台科研转化激励政策，支持产学研融合，推动精准营养技术从实验室走向临床和市场。例如，中国“健康中国2030”规划纲要明确将精准营养作为健康管理的关键路径，未来有望加大政策支持力度。

（四）产业融合

产学研用深度合作：产业巨头通过战略布局、收购兼并和建立上下游战略联盟，打造产业闭环或生态圈。科研机构、医疗机构与企业合作，实现数据共享、联合研究，加速技术转化和产品创新。例如，北大医学与蒙牛联合实验室在菌群代谢物调控血糖稳态方面的研究实现了产业化应用。

跨领域技术集成：数字技术、生物技术、信息技术等与健康产业深度融合，催生新业态和新产品。例如，AI在药物研发、临床决策、健康管理等环节的应用，以及物联网技术在远程监护和智能家居康养场景的拓展，将推动产业向智能化、精准化方向发展。

细分市场与个性化产品涌现：针对不同人群（如老年人、女性、慢性病患者）的专属营养解决方案和康养服务将成为市场热点，产品将更加注重功能细分和精准化，如中老年专属营养调制乳粉等。

三、结语

综上所述，精准营养与个性化康养的结合在面临技术、数据、政策和公平性等多方面挑战的同时，也因技术创新、应用模式优化、政策支持和产业融合而展现出巨大的发展潜力。未来需通过跨学科协作、完善法规标准、保障数据安全和促进健康公平，推动其可持续发展，最终实现全民健康福祉的提升。

（本文作者：李桂麟系浙江之江绿色科技创新研究院常务副院长；王国灿系浙江之江绿色科技创新研究院资深副院长，文化战略观察家）